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可変長データに対する最大ベイズ境界性学習法の実験的評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229860
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229860ad63d3a6-305e-408c-805a-bc0f6dffe490
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-2P-05.pdf (444.7 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 可変長データに対する最大ベイズ境界性学習法の実験的評価 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 同志社大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 同志社大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 同志社大 | ||||||||||||
| 著者名 |
岡内, 亮太
× 岡内, 亮太
× 片桐, 滋
× 大崎, 美穂
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | パターン認識の分類器設計における究極の目標は，最小分類誤り確率（ベイズ誤り）状態を達成すること，ひいてはその分類境界であるベイズ境界を達成することである．近年，そのベイズ境界の性質を用いて，直接的にベイズ境界の達成を目指す手法である最大ベイズ境界性学習法（MBB：Maximum Bayes Boundary-ness training method）が提案された．本稿では，可変長パターンに対するMBB学習法の有用性を検証するための実験的評価を行い，その結果を報告する． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 119-120, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
